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题名基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型
被引量:1
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作者
贺步贵
董永权
贾瑞
金家永
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机构
江苏师范大学计算机科学与技术学院
江苏师范大学江苏省教育信息化工程技术研究中心
江苏师范大学徐州市云计算工程技术研究中心
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出处
《太原理工大学学报》
北大核心
2024年第1期184-194,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61872168)
江苏省教育科学“十四五”规划课题(D/2021/01/112)。
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文摘
【目的】为了充分利用交互记录中的学习和遗忘特征,提出了一种基于多行为特征嵌入记忆网络的知识追踪模型(MFKT).该模型考虑了学习过程中的学习和遗忘两种行为。【方法】首先,从交互记录中提取学习和遗忘两大特征,然后将提取到的学习特征通过标量交叉方式嵌入记忆网络,同时将遗忘特征通过向量组合的方式嵌入,用于增强其对于学生答题序列的学习能力。此外,还考虑到了不同学生回答完成后的知识增长差异,在原先记忆网络的基础上增加了一个知识增长层,用于计算学生答题得到的知识增长。【结果】通过在公开数据集上的实验表明,MFKT更加符合学生的真实学习规律,能够实现对学生知识状态更加精准的追踪。
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关键词
智慧教育
知识追踪
特征提取
动态键值记忆网络
学习与遗忘
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Keywords
intelligent education
knowledge tracing
feature extraction
dynamic key-value memory networks
learning and forgetting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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